{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 问题： Numpy array 比 Python 自带的 list 有什么优势？\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "source": [
    "面试官想从这道题中考察面试人什么？\n",
    "数据分析与挖掘中经常要处理大量的数据，在什么时候用 list，什么时候用 array？每种数据结构都有它擅长的地方。光知道这一点还远远不够，还需要知道它为什么擅长，它的底层实现原理是什么。\n",
    "\n",
    "答案\n",
    "Numpy 专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python 中的嵌套列表，数组越大，Numpy 的优势就越明显。具体数组为什么会比列表快的原因，请看拓展部分。\n",
    "\n",
    "拓展\n",
    "ndarray 的优势\n",
    "我们先用 ipython 来比对这两种数据结构的计算效率：\n",
    "\n",
    "In [1]: import numpy as np\n",
    "\n",
    "In [2]: my_array = np.arange(1000000) # arange是内置Python range函数的数组值版本\n",
    "\n",
    "In [3]: my_list = list(range(1000000))\n",
    "\n",
    "In [4]: %time for _ in range(10): my_array2 = my_array * 2\n",
    "CPU times: user 11.8 ms, sys: 5.5 ms, total: 17.3 ms\n",
    "Wall time: 17.9 ms\n",
    "\n",
    "In [5]: %time for _ in range(10): my_list2 = my_list *2\n",
    "CPU times: user 135 ms, sys: 21.6 ms, total: 157 ms\n",
    "Wall time: 158 ms\n",
    "我们使用同样大小的列表和数组，做同样的计算，观察他们的Wall time，发现使用列表的时间消耗将近数组的十倍。\n",
    "\n",
    "下面就好好分析一下，为什么ndarray会比list要快这么多？\n",
    "\n",
    "内存风格的数据结构\n",
    "ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。因为 ndarray 中的所有元素的类型都是相同的，而 Python 列表中的元素类型是任意的，所以 ndarray 在存储元素时内存可以连续，而Python原生 list 只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的 ndarray 不及 Python 原生 list，但在科学计算中，Numpy的 ndarray 就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比 Python 原生 list 简单的多。\n",
    "\n",
    "底层实现\n",
    "Numpy 底层使用 C 语言编写，内部解除了 GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受 Python 解释器的限制，效率远高于纯 Python 代码。ndarray支持并行化运算。\n",
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}